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使用 2024 年更新的練習測試通過 DAS-C01 考試，AWS 數據分析認證 SPOTO

AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) 認證可驗證個人在 AWS 平臺上設計、構建、保護和維護數據分析解決方案方面的專業知識。掌握最新的考試目標和行業趨勢對於在 2024 年的考試周期中取得成功至關重要。SPOTO 提供全面的模擬測試、考試轉儲和樣題，並定期更新，以符合 DAS-C01 考試不斷變化的要求。我們的考試材料包括考試試題和答案、在線考試試題和模擬考試，可提供逼真、身臨其境的考試體驗。通過使用我們的練習測試和考試模擬器，考生可以找出知識差距，強化自己的優勢，並制定有效的考試策略。我們的備考資源旨在模擬實際考試環境，確保考生對可能遇到的考試形式、問題類型和時間管理挑戰做好充分準備。
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問題 #1
一名數據分析師正在使用 AWS Glue 整理、清理、驗證和格式化一個 200 GB 的數據集。數據分析師使用標準工作員類型觸發作業運行。3 小時後，AWS Glue 作業狀態仍爲 RUNNING。作業運行日誌未顯示錯誤代碼。數據分析師希望在不過度配置的情況下縮短作業執行時間。數據分析師應採取哪些措施？
A. AWS Glue 中啓用作業書籤，以估算數據處理單元 (DPU) 的數量。根據剖析指標，增加執行器內核作業參數的值。
B. 用 AWS Glue 中的作業指標，以估算數據處理單元 (DPU) 的數量。根據剖析的指標，增加最大容量作業參數的值。
C. AWS Glue 中啓用作業指標，以估算數據處理單元 (DPU) 的數量。根據剖析的指標，增加 spark
D. AWS Glue 中啓用作業書籤，以估算數據處理單元 (DPU) 的數量。根據剖析的指標，增加執行者數量（num- executors）作業參數的值。
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正確答案: B
問題 #2
一家電子商務公司正在將其商業智能環境從企業內部遷移到 AWS 雲。該公司將在公共子網中使用 Amazon Redshift 和 Amazon QuickSight。表格已經加載到 Amazon Redshift 中，可以通過 SQL 工具訪問。公司首次啓動 QuickSight。在創建數據源期間，數據分析專家輸入了所有信息並嘗試驗證連接。結果出現錯誤，提示如下"創建數據源
A. Amazon Redshift 表上授予 SELECT 權限。
B. QuickSight IP 地址範圍添加到 Amazon Redshift 安全組。
C. QuickSight 創建 IAM 角色，以便訪問 Amazon Redshift。
D. 用 QuickSight 管理員用戶創建數據集。
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正確答案: C
問題 #3
一家金融公司使用 Amazon S3 作爲其數據湖，並使用多節點 Amazon Redshift 集羣建立了數據倉庫。數據湖中的數據文件根據每個數據文件的數據源組織在文件夾中。使用針對每個數據文件位置的單獨 COPY 命令，將所有數據文件加載到 Amazon Redshift 集羣中的一個表中。使用這種方法，將所有數據文件加載到 Amazon Redshift 需要很長時間才能完成。用戶希望獲得更快的解決方案，同時只需很少或不需要增加成本。
A. 用 Amazon EMR 將所有數據文件複製到一個文件夾中，然後發出 COPY 命令將數據加載到 Amazon Redshift 中。
B. 所有數據文件並行加載到 Amazon Aurora，然後運行 AWS Glue 作業將數據加載到 Amazon Redshift。
C. 用 AWS Glue 作業將所有數據文件複製到一個文件夾中，然後發出 COPY 命令將數據加載到 Amazon Redshift 中。
D. 建一個包含數據文件位置的清單文件，然後發布 COPY 命令將數據加載到 Amazon Redshift 中。
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正確答案: D
問題 #4
一家大型電信公司計劃爲在 AWS 上運行的多個數據源建立數據目錄和元數據管理。目錄將用於維護數據存儲中存儲的所有對象的元數據。數據存儲由結構化數據源（如 Amazon RDS 和 Amazon Redshift）和半結構化數據源（如 Amazon S3 中存儲的 JSON 和 XML 文件）組成。目錄必須定期更新，能夠檢測到對象元數據的變化，並要求在最短的時間內完成更新。
A. 用 Amazon Aurora 作爲數據倉庫
B. 建 AWS Lambda 函數，從多個來源連接和收集數據信息，並更新 Auror 中的數據目錄
C. 期安排 Lambda 函數。
D. 用 AWS Glue 數據目錄作爲中央元數據存儲庫
E. 用 AWS Glue 爬蟲連接多個數據存儲，並根據元數據變化更新數據目錄
F. 期安排爬蟲更新元數據目錄。G
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正確答案: D
問題 #5
一家大型共享單車公司在全球擁有數千名司機，每天爲數百萬獨特的客戶提供服務。公司決定將現有數據集市遷移到 Amazon Redshift。現有模式包括以下表。行程事實表，用於顯示已完成的乘車信息。駕駛員維度表，用於記錄駕駛員概況。客戶事實表，包含客戶資料信息。公司按日期和目的地分析行程詳細信息，以檢查各地區的盈利能力。司機數據
A. 行程表中使用 DISTSTYLE KEY（目的地），並按數據排序
B. 司機表和客戶表使用 DISTSTYLE ALL。
C. 行程表使用 DISTSTYLE EVEN，並按數據排序
D. 驅動程序表使用 DISTSTYLE ALL，對客戶表使用 DISTSTYLE EVEN。
E. 行程表中使用 DISTSTYLE KEY（目的地），並按數據排序
F. 驅動程序表使用 DISTSTYLE ALL G
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正確答案: B
問題 #6
一名數據分析師正在使用 Amazon QuickSight 對應用程序生成的多個數據集進行數據可視化。每個應用程序都在單獨的 Amazon S3 存儲桶中存儲文件。AWS Glue Data Catalog 用作 Amazon S3 中所有應用程序數據的中央目錄。新應用程序將其數據存儲在單獨的 S3 存儲桶中。在更新目錄以包含新的應用程序數據源後，數據分析師從 Amazon Athena 表中創建了一個新的 Amazon QuickSight 數據源，但重要的是，該數據源並不包含新的應用程序數據源。
A. Amazon QuickSight 控制臺編輯 AWS Glue 數據目錄的權限。
B. Amazon QuickSight 控制臺中編輯新 S3 存儲桶的權限。
C. AWS Glue 控制臺編輯 AWS Glue 數據目錄的權限。
D. S3 控制臺中編輯新 S3 存儲桶的權限。
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正確答案: B
問題 #7
一家公司希望近實時地豐富應用程序日誌，並使用豐富的數據集進行進一步分析。該應用程序在跨多個可用區的 Amazon EC2 實例上運行，並使用 Amazon CloudWatch Logs 存儲其日誌。豐富源存儲在 Amazon DynamoDB 表中。哪種解決方案能滿足事件收集和豐富的要求？
A. 用 CloudWatch 日誌訂閱將數據發送到 Amazon Kinesis Data Firehos
B. 用 AWS Lambda 轉換 Kinesis Data Firehose 交付流中的數據，並用 DynamoDB 標籤中的數據充實它。
C. Amazon S3 配置爲 Kinesis Data Firehose 發送目的地。
D. 用 AWS CL 每小時將原始日誌導出到 Amazon S3
E. 用 AWS Glue 爬蟲對日誌進行編目
F. DynamoDB 表設置 AWS Glue 連接，並設置 AWS Glue ETL 作業來豐富數據 G
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正確答案: A
問題 #8
某公司使用 Amazon Redshift 作爲其數據倉庫。一個新表的列中包含敏感數據。表中的數據最終將被每天運行多次的多個現有查詢引用。數據分析師需要將 1000 億行數據加載到新表中。在此之前，數據分析師必須確保只有審計組成員才能讀取包含敏感數據的列。數據分析師如何才能以最低的維護開銷滿足這些要求？
A. 所有數據加載到新表中，並授予審計組從表中讀取數據的權限
B. 包含敏感數據的列之外的所有數據加載到第二個表格中
C. 第二個表授予相應用戶的只讀權限。
D. 所有數據加載到新表中，並授予審計組從表中讀取數據的權限
E. 用 GRANT SQL 命令允許適當的用戶對列的子集進行只讀訪問。
F. 所有數據加載到新表中，並授予所有用戶對非敏感列的只讀權限。將 IAM 策略附加到具有對敏感數據列的顯式 ALLOW 訪問權限的審計組。G
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正確答案: C

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